Когда речь заходит о хакинге, неважно, об этичном или не очень, многие из нас представляют темное помещение с мониторами и очкастым профессионалом с красными от постоянного недосыпания глазами. Действительно ли систему может взломать только гик-профессионал и действительно ли для того, чтобы протестировать защищенность своих систем необходимо привлекать только таких экспертов? А нельзя ли вооружить грамотного ИТ-специалиста хакерскими инструментами и логичной методологией и получить качественный результат? Попробуем разобраться.

В прошлой статье, посвященной интернет-разведке, был кратко рассмотрен процесс сбора и анализа данных по конкретному человеку. Так как тема вызвала большой интерес, продолжаем начатое дело и в этой статье рассмотрим, как можно собирать информацию о целой группе пользователей.

Рассмотрим следующую ситуацию: новый пользователь Хабра, получив «минус в карму» еще до первого своего поста/комментария на ресурсе, решает узнать, а кто же скрывается за изощренно придуманными никами пользователей Хабра и задается вопросом: who is Mr./Ms. Habraman?

В завершающей статье цикла, посвящённого обучению Data Science с нуля, я делился планами совместить мое старое и новое хобби и разместить результат на Хабре. Поскольку прошлые статьи нашли живой отклик у читателей, я решил не откладывать это надолго.

Итак, на протяжении уже нескольких лет я в свободное время копошусь в вопросах, связанных с освещением и больше всего мне интересны спектры разных источников света, как «пращуры» производных от них характеристик. Но не так давно у меня совершенно случайно появилось еще одно хобби — это машинное обучение и анализ данных, в этом вопросе я абсолютный новичок, и чтобы было веселей делюсь периодически с вами своим обретенным опытом и набитыми «шишками»

Данная статья написана в стиле от новичка-новичкам, поэтому опытные читатели вряд ли, почерпнут для себя, что-то новое и если есть желание решить задачу классификации источников света по спектрам, то им есть смысл сразу взять данные из GitHub

А для тех, у кого нет за плечами громадного опыта, я предложу продолжить наше совместное обучение и в этот раз попробовать взяться за составление задачки машинного обучения, что называется «под себя».

Мы пройдем с вами путь от попытки понять где можно применить даже небольшие знания по ML (которые можно получить из базовых книг и курсов), до решения непосредственно самой задачи классификации и мыслей о том «что теперь со всем этим делать?!»

Милости прошу всех под кат.

Добрый день, Хабр! Давно мечтал внести свою лепту в этот замечательный проект, который читаю уже несколько лет.

Но так как я не программист по образованию, мои проекты были не столь изящные, как представленные здесь. Поэтому очень долго думал, что же можно разместить тут и что не закидают минусами. В итоге в рамках работы появилась идея оптимизации работы сотрудников, позволяющая существенно (на мой взгляд) упростить жизнь.